Geri Dön

Bağışıklık sistemleri kullanılarak çoklu etmen sistemlerinde öğrenme

Learning in multi-agent system with artificial immune system

PDF İndir

  1. Tez No: 180287
  2. Yazar: SEMİYE YILMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Bağışıklık Sistemleri, Akıllı Etmenler, av-avcı problemi, Q-Öğrenme, Çoklu Etmen Sistemleri, Artificial Immune System, Intelligent Agent, Q-Learning, Pursuitdomain, Multi Agent System
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yapay bağışıklık sistemi insan bağışıklık sisteminden esinlenerek oluşturulmuşyapay zekâ tekniklerinden biridir. Son yıllarda bilgisayar güvenliği, bilgi yönetimi,desen tanıma, kendi kendine idare edebilen robot kontrolü, sınıflandırma, verimadenciliği, yüksek seviye en uygun hesaplamalarda, makine öğrenmesi ve birçokmühendislik alanında, problem çözümünde kullanılmaktadır. Bağışıklık sisteminintemel amacı vücuda giren, yabancı maddelere karşı korumak ve bu yabancımaddeleri yok etmektir. Bilgisayar bilimi açısından baktığımızda bağışıklık sistemi,karmaşık, kendi-kendine yönetilebilen, dağıtık ve uyarlanabilir bir sistemdir.Çoklu Etmen Sistemleri ise Dağıtık Yapay Zekâ'nın alt dallarından birisidir.Dağıtık Yapay Zekâ, belli bir alanda birbirinden bağımsız nesneleri içerensistemlerle ilgilenir. Çoklu Etmen Sistemleri ise birlikte çalışan ve birbirindenbağımsız etmenlerin veya nesnelerin davranış yönetimi ile alakalıdır. (Stone, Veloso,1997).Çoklu Etmen Sistemleri ve Yapay Bağışıklık Sistemleri, dağıtık ve bağımsızyönetilebilen sistemler olma, çokça yapısal nesneye sahip olma, kendi tecrübeleriyleöğrenme, farklı çevrelere adapte olabilme ve haberleşebilme gibi ortak özellikleresahip yapay zekâ teknikleridir.Bu çalışmada yapay bağışıklık tabanlı akıllı etmen sistemleri için tasarlanmışAISIMAM (?An Artificial Immune System Based Intelligent Multi Agent Model? )modeli (Sathyanath, Sahin 2002) av-avcı problemine uygulanmıştır. Av-avcıuygulaması öncelikle Çoklu Etmen Sistemleri öğrenme metodu olan Q-Öğrenmealgoritması ile gerçekleştirilmiş, daha sonra bir Yapay Bağışıklık algoritma modeliolan AISIMAM ile gerçekleştirilmiş ve aralarındaki performans analizikıyaslanmıştır. Yapay Bağışıklık Algoritması ile yapılan uygulamanın ortalama adımsayısını düşürdüğü görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The Artificial immune system (AIS) is a new technique which is inspired fromthe human immune system. AIS is used in many problem such as computer security ,classification, data mining, high level optimal computation, pattern recognition,machine learning and autonomous robot control(multi agent systems ). The main goalof the human immune system is to protect the human body by detecting the foreignelements and discard them from the body. From the computer science AIS is acomplex, self, distributed and adaptive system.Multi Agent System (MAS) is one of the sub- discipline of Distributed ArtificialIntelligence (DAI). DAI is interested with the independent objects in a certainenvironment. MAS is also interested with management of the coordinated and independentagents or objects(Stone,Veloso ,1997).MAS and AIS associate with the systems that are distributed, independent andadaptive. These systems also can have many structured objects and learn with experiment,and communicate.In this work, an ?Artificial Immune System Based Intelligent Multi Agent Model(AISIMAM) (Sathyanath,Sahin, 2002 ) executed for hunter-prey (pursuit domain) problem.Pursuit domain problem first performed with Q-learning algorithm and than performedwith AISIMAM that is an algorithm of AIS model. Lastly the results of the performanceare compared. After the performance it is seen that average number of the step became less.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    123235

    Bilgisayar ve internet destekli uzaktan eğitim programlarının tasarım, geliştirme ve değerlendirme aşamaları (SUZEP örneği)

    Design, development and evaluating stages of computer and internet supported distance education program (on the model of SUZEP)

    BİROL GÜLNAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Radyo-TelevizyonSelçuk Üniversitesi

    Radyo Televizyon Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AHMET HALUK YÜKSEL

  2. Tez No

    713

    Avrupa Topluluğu'nun bürokratik yapısı

    Başlık çevirisi yok

    GÜNİZ ODYAKMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    Uluslararası İlişkilerİstanbul Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BENER KARAKARTAL

  3. Tez No

    107

    Sivas bölgesinde çeşitli yaş gruplarında kızamıkçık antikor durumunun araştırılması

    The Investigation of rubella Ha-I antibody in various age groups in the Sivas region

    NECMETTİN ÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    MikrobiyolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUHARREM GÖKOĞLU

  4. Tez No

    1002

    H.Ü. Devlet Konservatuvarına devam eden 14-18 yaş grubu öğrencilerinin sosyal uyumları ile ana baba tutumları arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    AYŞEGÜL ŞAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    PsikolojiGazi Üniversitesi

    Çocuk Gelişimi ve Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURGÜN ERSAN

  5. Tez No

    192

    Yurt dışından kesin dönüş yapan işçi çocukları ile Türkiye'de doğup büyümüş çocukların frustrasyona karşı geliştirdikleri agresyonun yönü ve türünün rosenzwerg pıcturefrustratron testi ile değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    NERMİN ÇELEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıUludağ Üniversitesi

    Psikiyatri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUNA TANELİ

Geri Dön